오토인코더 곡선에서 지표물 옆으로 벌어진 짧은 경과물 교체는 안 본 통안채에서도 남는가

가설과 결론

이 질문은 앞선 국고 현물 실험에서 나왔다. 그 실험은 넬슨 시겔과 오토인코더 곡선 잔차가 크게 벌어진 국고 경과물을 이웃과 교체하는 규칙이 실측 비용을 넘는지 물었고, 확증 규칙은 비용 뒤 0 근처라 폐기였다. 그러나 결과를 본 뒤 고른 변형 하나가 눈에 띄었다. 이웃을 그날 지표물로 두면 비용이 비싼 경과물 다리가 하나로 줄고, 잔존 4년 미만과 편차 3bp 이상을 더하자 2024 ~ 2026 국고 88건이 비용 뒤 +1.33bp(p 0.007)였다. 필터 셋을 결과를 보고 골랐으므로 그 숫자를 믿을 수 없었다. 가장 값싼 다음 걸음은 숫자를 하나도 바꾸지 않고 그 실험이 쓰지 않은 종목에 옮기는 것이다. 통안증권은 전 종목이 잔존 4년 미만이라 이 규칙이 그대로 들어맞는 안 본 표본으로 보였다.

결과는 분명하다. 얼린 규칙은 통안에서 거의 거래하지 못했고, 한 거래도 비용 전부터 손실이었다. 원인은 신호 자체보다 규칙의 이웃 조건에 있었다. 국고 지표물은 재개방으로 몇 달씩 같은 종목이지만 통안 2년 지표물은 두 달 남짓마다 새 종목으로 바뀌어 60일 통계가 비어 있는 날이 대부분이다. 조건을 풀어 빈도를 살린 탐색 변형도 비용을 넘지 못했다.

용어와 기호

자료

데이터셋

모든 자료는 데스크가 매일 받는 종목별 일별 파일이다. 통안 표본은 종목 민평 파일에서 통안증권 코드 종목으로 만든다. 아이디어는 통안 자료가 2008년부터 있다고 보고 2008 ~ 2010 을 첫 학습창으로 잡았지만, 파일의 통안 종목은 2013-02-06 에 시작한다. 그래서 AE 첫 학습창은 2013-12 ~ 2015-12(잔존 0.5년 이상 종목이 하루 6개 넘게 모이는 첫날이 2013-12-04 다)이고 판정은 2016-01 부터 마지막 청산이 자료 끝(2026-11-09) 안에 드는 신호까지다. 만기, 이표, 발행일은 발행 정보 파일, 상장잔액과 장외 거래량은 연도별 종목 파일, 단기 금리는 CD91 이다. 국고 2005 ~ 2009 표본은 같은 민평 파일의 국고 이표채다. 패널은 같은 밤 앞선 실험이 같은 원자료로 만든 캐시를 읽기만 했다.

점검과 시점 정합

손익을 보기 전에 네 가지를 확인했다. 첫째, 통안 종목의 잔존은 날마다 최댓값 중앙이 1.96년이고 3년물이 있는 날에도 2.9년 남짓이다. 그래서 AE 입력 격자를 국고용 1 ~ 30년 17점에서 0.5 ~ 3년 11점으로 바꿨다. 구조와 하이퍼파라미터는 그대로다. 둘째, 국고 2005 ~ 2009 표본은 2005-09 이후 발행된 장기물 8종목뿐이고 그날 최소 잔존이 중앙 7.8년이라 잔존 4년 미만 경과물이 하루도 없다. 이 표본의 가설은 거래 0건이 정해졌으므로 사전 규칙대로 보류하고 AE 도 학습하지 않았다.

셋째, 통안 지표물 라벨의 시점을 봤다. 우리 규칙은 새 2년물을 발행일부터 지표물로 둔다. 데스크의 세대표(2년 세대순위 0)와 3,331일을 견주면 90일 다르지만, 그 가운데 세대표의 종목이 아직 발행 전인 날은 0일이다. 우리 규칙은 발행 전 종목을 쓰지 않으므로 라벨 시점에서 미래 정보가 들어오지 않는다. 넷째, 시각 정렬은 단순하다. 곡선, 잔차, z 는 날 t 장 마감 민평으로 만들고, 60일 통계는 t−1 까지로 계산하며, 진입은 다음 영업일 민평이다. AE 는 해마다 그해 1월 1일 앞 자료로만 학습한 판이 그해의 곡선을 낸다. 외부 계산 자원에 자료를 올리지 않았다.

방법

곡선과 신호

AE 곡선은 앞선 국고 실험의 구조를 그대로 쓴다. 날마다 잔존 0.5년 이상이고 민평이 있는 종목을 잔존 순으로 늘어놓아 격자 11점에 선형 보간하고(격자 바깥은 끝값), 그날 격자 평균을 뺀 벡터를 입력으로 한다. 학습할 때는 학습 행을 다섯 번 복제하고 원소마다 30% 확률로 0 으로 가린 것을 넣어 가리지 않은 원래 값을 복원하게 한다. 이렇게 배운 모형은 하루 곡선에서 튀는 점을 무시하고 곡선의 전형적인 모양으로 복원한다. 해마다 1월 1일 앞 자료로만 다시 학습하고, seed 여섯 개 판의 복원 곡선을 평균한 뒤 PCHIP 보간으로 각 종목 잔존에서 적합값을 읽는다. 잔차 e 는 민평에서 적합값을 뺀 값이고 d 와 z 는 직전 60영업일 창으로 만든다. 비교용 NS 잔차는 데스크 수집 배치의 적합 함수(λ 다중 시작, 트림 3회)로 날마다 맞춘 넬슨 시겔 곡선에서 같은 식으로 만든다.

얼린 규칙과 비용

규칙은 앞선 실험의 탐색 코드를 그대로 옮겼다. 날 t 마감에 거래 유니버스 종목 i 의 |z| 가 2 이상이고 보유 중이 아니면 신호다. 이웃 j 는 그날 지표물 가운데 잔존 1년 이상, |z_j| < 1, 잔존 차이가 max(1년, 0.25 × 잔존_i) 이내인 것 중 잔존이 가장 가까운 종목이다. 없으면 거래하지 않는다. 다음 영업일 민평으로 들어가 DV01 중립으로 i 와 j 를 반대로 잡고, 진입 뒤 처음으로 s × z 가 신호일 값의 절반 아래로 내려온 날의 다음 영업일, 아니면 진입 뒤 10영업일에 나온다. 손익은 가격 항 −s(Δy_i − Δy_j) × 100 과 캐리 항(두 종목의 단기 금리 대비 수익률을 수정 듀레이션으로 나눈 차에 보유 일수를 곱한 것)의 합이다. 시뮬레이션은 모든 신호로 돌리고 그 뒤에 잔존 4년 미만이고 |d| ≥ 3bp 인 거래만 남긴다. 걸러진 거래가 그 종목을 보유 중으로 막는 것까지 앞선 실험과 같다.

비용은 국고 현물 실측 비용 지도에서 잔존 칸별 지표물 묶음 비용(100억 주문)에 경과물 웃돈을 더한 체결 한 번 비용 c 다. 지표물 다리에는 웃돈이 붙지 않는다. 통안 잔존 2.5년 미만은 2년 칸, 그 위는 3년 칸이다. 통안 경과물의 호가 폭은 따로 재지 않았으므로 1차 배수 ×1.0, 강건 ×1.5 로 등록했다. 쌍 왕복은 평균 1.22bp 다. 공통 규칙의 국채선물 1틱 비용은 현물 교체에 맞지 않아 쓰지 않았고, 비용 배수 0.5 ~ 2, 300억 주문 칸, 대차 비용 연 2bp 차감을 함께 보고한다.

기준선과 검정

기준선은 넷이다. NS 잔차를 넣은 같은 규칙은 AE 곡선의 몫을 가른다(H1034). 같은 날 종목 순열 1,000회는 방향, 날짜, 이웃을 그대로 두고 신호 종목만 그날 신호 유니버스(이웃 지표물의 잔존 창 안)에서 무작위로 바꿔, AE 잔차가 종목을 고르는 힘만 본다(H1035). 문턱(z 2, 3bp, 4년)을 미리 고정했으므로 선택 절차를 귀무에서 다시 돌릴 것은 없다. 무작위 경과물 이웃 200회는 같은 신호의 이웃을 같은 창 안 경과물에서 무작위로 뽑아 지표물 이웃의 몫을 본다. 앞선 실험의 본 규칙(이웃이 가장 가까운 경과물)도 함께 낸다.

H1032 는 진입 달 블록 부트스트랩 한쪽 p, H1035 는 순열 p 이고 둘을 Holm 으로 묶는다. 채택은 두 p 가 Holm 뒤 0.05 미만, 거래 50건 이상, 비용 ×1.5 에서도 양, 연 24건 이상일 때다. 연 24건 미만이면서 나머지를 넘으면 보류, H1032 가 0 이하이거나 유의하지 않으면 폐기다. 격자(z 문턱 1.5, 2, 2.5 × |d| 2, 3, 4bp × 보유 5, 10, 20), seed 하나씩, 진입 하루 지연, 해마다, 충격 구간 제외는 판정에 쓰지 않는 사전등록 보고다. 결과를 본 뒤 정한 신호 깔때기, E1, 요인 회귀는 탐색으로 표시한다.

모델

모델은 은닉층 폭 8, 3, 8 의 tanh 다층 퍼셉트론 회귀로 만든 잡음 제거 오토인코더다. 입력과 출력은 격자 11점이고 가운데 폭 3 이 병목이다. Adam 학습률 0.001, 반복 상한 400, 검증 10% 로 20회 나아지지 않으면 멈춘다. 이 설정은 앞선 국고 실험과 같고 격자만 통안 잔존 범위로 바꿨다. 해마다 학습의 검증 R² 는 2018 년 이후 0.87 ~ 0.92 지만, 첫 학습창이 2년 남짓이라 2016, 2017 년 판은 seed 에 따라 크게 흔들렸다(seed 4 는 −0.18, −0.16, seed 3 의 2017 년 판은 0.22). 앙상블 평균이 이런 실패를 희석한다. 거래 유니버스 종목일의 잔차 크기(RMSE)는 seed 별 3.13 ~ 3.85bp, 앙상블 3.22bp, NS 2.84bp 다. 아래 그림은 2026년 판(seed 234, 2013-12 ~ 2025-12 로 학습)을 학습된 객체에서 그린 것이고, 그리기 전에 이 객체가 정본 런이 쓴 2026년 복원 곡선을 오차 1e−9 안에서 그대로 내는지 확인했다.

결과

확증 결과

표 2 의 첫 줄이 판정을 정한다. 얼린 규칙은 2016-01 부터 2026-11 까지 10.8년 동안 통안에서 14번 거래했다. 거래당 비용 전 손익은 −4.72bp 이고 실측 쌍 왕복 1.22bp 를 빼면 −5.94bp 다. 승률은 29%(14건 중 4건), 중앙값은 −5.72bp, 90% 부트스트랩 구간은 [−7.94, −3.35] 로 0 을 넘지 않는다. 평균을 크게 끌어내린 것은 2022 년 짧은 끝 급등기의 두 건(각 −22.44bp)이지만, 이 둘을 빼도 12건 평균 −3.19bp 다. 2016 ~ 2023 과 2024 이후로 나눠도 −5.89, −6.00bp 로 같다. 충격 구간과 겹친 거래가 없어 충격 제외 판은 그대로이고, 2026 을 빼면 11건 −5.95bp 다. 이익을 낼 신호가 비용에 깎인 것이 아니라 비용 전부터 손실이다.

나머지 확증도 같은 쪽을 가리킨다. 같은 날 신호 유니버스의 무작위 종목으로 바꾼 귀무 1,000회의 평균은 −3.38bp, 95% 분위는 −0.58bp 로 관측(−5.94)보다 낫다. AE 잔차가 고른 종목이 무작위 종목보다 더 나빴다는 뜻이다(p 0.94). 넬슨 시겔 잔차로 같은 규칙을 돌리면 15건 −2.20bp 로 AE 보다 3.74bp 덜 잃는다. 앞선 국고 실험에서 AE 가 비용 전 더 컸던 방향은 재현되지 않았다. 연 1.3건은 사용자가 원하는 빈도 문턱(연 24건)의 20분의 1 이고 최소 50건 조건에도 못 미치므로, 설사 평균이 양이었더라도 채택할 수 없었다.

기준선, seed, 격자, 비용

표 3 은 어떤 손잡이를 돌려도 결론이 같다는 것을 보여 준다. 같은 신호에 이웃만 무작위 경과물로 바꾸면 평균 −0.35bp 로 지표물 이웃보다 5.6bp 덜 잃는다. 200회 모두가 관측보다 나았다. 앞선 실험의 본 규칙처럼 이웃을 가장 가까운 경과물로 두면 거래가 84건으로 늘고 비용 전 +1.16bp 지만 비용 뒤 −0.28bp(p 0.71)다. 곧 통안에서도 경과물끼리의 잔차 되돌림은 비용 전 양이지만 비용을 넘지 못하고, 지표물을 이웃으로 넣으면 오히려 나빠진다. 잔존과 편차 필터를 빼면 41건 −2.60bp, 진입을 하루 늦추면 −4.05bp 다. 비용 배수를 0.5 로 낮춰도 −5.33bp 라 비용 가정은 판정과 무관하다. 분 단위 지연과 지정가 체결 확률은 신호와 손익이 장 마감 뒤 일별 민평이라 해당하지 않는다.

seed 를 하나씩 쓰면 거래 11 ~ 18건, 비용 뒤 −1.70(seed 2) ~ −6.07bp(seed 1)로 여섯 개 모두 음수다. 앙상블이 운 나쁜 seed 하나를 고른 결과가 아니다. 사전등록한 격자 27칸(z 문턱, 편차 문턱, 최대 보유)은 27칸 모두 음수이고 가장 나은 칸이 z 1.5, |d| 2bp, 보유 20일의 −1.76bp(35건)다. 문턱을 높일수록 거래가 줄고 손실이 커지는 모양이라, 큰 잔차일수록 되돌지 않고 더 벌어지는 경향이 있다.

왜 연 1건인가

판정 구간에 거래 유니버스 종목일 중 |z| ≥ 2 는 2,118개(1,321일)로 적지 않다. 그날 지표물이 있는 경우는 2,055개로 거의 남지만, 지표물 자신의 z 가 계산된 날로 좁히면 380개(241일)로 준다. 지표물 |z| < 1 이면 147개, 잔존 4년 미만이고 |d| ≥ 3bp 이면 48개(39일)이고, 보유 중 막힘과 잔존 창을 거치면 14건이 남는다. 이웃 조건이 없었다면 같은 필터를 통과한 종목일은 630개였다. 원인은 통안 2년 지표물의 수명이다. 2016 이후 새 2년물은 55번 나왔고 간격 중앙은 61.5일, 판정 구간 지표물의 나이 중앙은 37일이다. 60일 창에서 최소 40일을 요구하는 z 는 지표물이 된 뒤 한 달 반이 지나야 생긴다. 그래서 지표물 z 가 있는 날은 2016 ~ 2020 년 1 ~ 2%, 2022 년 이후 약 33% 다(그림 1). 규칙의 이웃 조건이 통안 지표물의 짧은 수명과 맞지 않아 신호가 기계적으로 막혔다. 국고 지표물은 재개방으로 몇 달씩 같은 종목이라 앞선 실험에서는 드러나지 않던 차이다.

왜 지는가와 탐색 변형

DV01 중립으로 맞춰도 두 다리는 같은 금리 변동에 똑같이 움직이지 않는다. 신호 종목은 잔존 1 ~ 1.5년이 많고 이웃은 잔존 1.8년 안팎의 2년 지표물이다. 확증 14건의 비용 전 손익을 «방향 × 보유 중 지표물 수익률 변화» 에 견주면 상관 0.61, 회귀 R² 0.58 이고, 보유 중 지표물 수익률은 평균 20bp 움직였다. 손익의 절반 넘게가 잔차 되돌림이 아니라 짧은 끝 기울기 베타다. 확증 거래 7건이 몰린 2022 년(평균 −7.35bp)은 짧은 끝 금리가 급등한 해다. 방향별로는 비싼 종목 매도 11건 −4.81bp, 싼 종목 매수 3건 −10.09bp 다.

빈도를 살리는 최소 수정으로, 지표물 z 가 비어 있으면 |z| < 1 조건을 건너뛰는 E1 을 탐색으로 돌렸다. 거래는 73건(연 6.7건)으로 늘고 비용 전 +0.57bp 가 되지만 비용 뒤 −0.65bp(p 0.81, 90% 구간 [−1.87, +0.49])다. 같은 날 순열 귀무(평균 −1.22, 95% 분위 −0.43)보다는 낫지만 순열 p 0.115 로 유의하지 않다. 2016 ~ 2023 년 45건 −0.78, 2024 년 이후 28건 −0.45, 충격 제외 −0.80bp 이고 격자 27칸 중 양수는 두 칸(최대 +0.38, 156건, p 0.17)뿐이다. E1 손익도 기울기 노출과 상관 0.54(R² 0.31)다. E1 거래의 41% 는 보유 중 이웃 지표물이 재발행되었는데, 재발행이 없던 43건(−1.11bp)이 오히려 나빠 재발행 공급이 손실의 원인은 아니었다.

표 4 의 이웃 경과물 줄은 흥미롭다. 2022 년까지는 해마다 비용 뒤 양이고, 2023 년 이후는 해마다 음수다. 신호의 크기가 줄었거나 통안 짧은 끝의 구조가 바뀌었을 수 있지만, 해마다 건수가 1 ~ 26건이라 시기 차이를 결론 짓기엔 표본이 작다. 같은 통안 표본을 쓴 앞선 실험(얼린 부스팅 규칙, 2024 년 이후 69건)과 견주면, 이 실험의 2024 년 이후 6건은 모두 그 실험 거래와 보유 기간이 겹치고 절반은 같은 신호 종목이며 달 손익 상관은 −0.26 이다. 두 규칙 모두 손실이라 독립성은 의미가 없고, 미국 야간 되돌림이나 금통위 전날 전략과의 상관은 재지 않았다.

기울기 헤지와 국고 대조

앞 절의 진단이 맞다면 기울기 베타를 걷어 낸 판에서 결과가 달라져야 한다. 그래서 탐색으로 같은 거래(날짜, 종목 쌍, 방향)를 DV01 1:1 대신 DV01 1:β 로 다시 잡았다. β 는 신호일 t 까지 60영업일 일별 수익률 변화에서 신호 종목을 이웃에 회귀한 기울기이고(0.3 ~ 2.0 으로 자름) 진입 시점에 알 수 있는 값이다. 이웃 다리 비용도 β 배로 줄거나 는다. 같은 계산을 앞선 실험의 국고 앙상블 탐색 변형 거래 247건(2012 ~ 2026)에도 그대로 했다. 국고 변형이 통안처럼 베타에 기댄 것이었다면 헤지 뒤 사라져야 한다.

통안 확증의 손실 −5.94bp 가운데 약 4.5bp 는 기울기 베타였다. 잔존 1 ~ 1.5년 신호 종목은 2년 지표물보다 금리 변동에 덜 움직여(β 중앙 0.73) DV01 1:1 쌍이 방향 노출을 남겼고, β 로 맞추면 손실이 −1.39bp 로 준다. 그래도 양이 되지 않는다. E1 은 지표물 이력이 짧아 73건 중 13건만 β 를 낼 수 있었고 그 13건은 −1.94bp 다. 이웃 경과물판은 β 가 1 에 가까워 헤지해도 −0.03bp 로 그대로다. 반면 국고 변형은 β 가 0.95 로 1 에 가깝고 헤지 뒤에도 2024 이후 +1.17bp(p 0.001), 2012 ~ 2023 년 +0.79bp(p 0.031)로 남았다. 사후 기울기도 0.11 ~ 0.15 로 작다. 국고 변형의 이익은 기울기 베타가 아니라 비용 전 잔차 되돌림(+1.9 ~ 2.4bp)에서 온다. 다만 그 필터는 이 국고 표본을 보고 고른 것이라 이 수치에도 선택 편향이 남는다.

독립성도 함께 봤다. E1 의 달 손익은 미국 야간 되돌림 3선 전략과 상관 0.11(58개월), 10선 잔차 되돌림 전략과 0.23(28개월)이고, 이웃 경과물판은 각각 0.29, −0.05 다. 보유 기간 대부분에 두 전략의 거래가 겹치지만 손익은 대체로 독립이다. 통안 판은 모두 비용 뒤 음수라 쓸 곳은 없다.

해석

첫째, 얼린 규칙은 통안에서 사실상 작동하지 않는다. 10.8년에 14건이고 그마저 비용 전부터 크게 음수다. 앞선 국고 실험의 +1.33bp 가 «지표물 이웃, 짧은 끝, 큰 편차» 라는 구조적 우위였다면, 같은 무위험 곡선 계열이고 전 종목이 짧은 끝인 통안에서 적어도 부호는 남았어야 한다. 남지 않았다. 둘째, 거래가 적은 직접 원인은 신호가 아니라 이웃 조건이다. 통안 지표물은 두 달마다 바뀌어 60일 z 가 대부분 비어 있다. 이것은 규칙을 시장 구조가 다른 표본에 기계적으로 옮길 때 생기는 실패이므로, 이 결과만으로 국고 규칙 자체가 허상이라고 단정할 수는 없다.

셋째, 조건을 풀어 빈도를 살린 E1 도 비용 전 +0.57bp 로 앞선 국고 탐색의 비용 전 이익(2.5bp 남짓)의 4분의 1 이다. 통안 짧은 끝의 잔차 되돌림은 국고 짧은 끝보다 작다. 넷째, 손익의 큰 부분은 DV01 중립 쌍이 남기는 기울기 베타다. 잔존이 다른 두 종목을 DV01 로만 맞추면 금리가 크게 움직이는 해에 방향 손익이 잔차 손익을 덮는다. 그러나 같은 β 헤지에서 앞선 국고 변형은 남았으므로(6.5 절), 통안의 실패는 국고 규칙의 반증이 아니라 표본 구조와 신호 크기의 차이로 읽는다. 다섯째, 지표물을 이웃으로 넣으면 무작위 경과물 이웃보다 5bp 넘게 나빴다. 새 2년물은 발행 직후 몇 주 동안 재발행과 함께 가격이 크게 움직이고, 그 움직임은 경과물 잔차와 무관하다.

한계

표본 크기. 확증은 14건뿐이라 검정력이 매우 낮다. 평균의 90% 구간 폭이 4.6bp 로 넓다. 다만 부호가 음이고 seed, 격자, 비용 배수 어느 쪽에서도 양으로 돌아서지 않아 «작은 양의 우위가 숨어 있다» 고 볼 근거는 없다. 표본 적합성. 통안은 지표물이 두 달마다 바뀌고 같은 종목을 여러 번 재발행해 국고 규칙의 지표물 z 조건과 맞지 않는다. 이 실험은 «규칙을 그대로 옮기면 통안에서 쓸 수 없다» 를 보였을 뿐 국고 규칙을 직접 반증하지 않는다. 국고 2005 ~ 2009 는 장기물 8종목뿐이라 아무것도 검정하지 못했다.

AE 설정 변경. 입력 격자를 통안 잔존 범위(0.5 ~ 3년 11점)로 바꿨고 첫 학습창이 2년 남짓이라 2016, 2017 년 일부 seed 학습은 검증 R² 가 음수였다. 그 두 해의 확증 거래는 0건이라 판정에는 영향이 없지만 그 해 곡선의 질은 낮다. 반복 상한 400 에 닿은 해가 많았는데 앞선 설정을 바꾸지 않으려고 그대로 뒀다. 비용 가정. 통안 경과물의 실측 호가 폭이 없어 국고 비용 지도를 ×1.0 으로 옮겼다. 비용 전이 이미 음수라 판정은 비용 가정과 무관하다. 대차 비용은 1차에서 빼지 않았다.

지표물 정의. 새 2년물을 발행일부터 지표물로 둔다. 시장은 입찰일 저녁부터 새 종목을 지표로 부르지만 그날은 민평이 없어 이웃이 될 수 없으므로 실질 차이는 작다. 결과를 본 뒤 정한 것. 신호 깔때기, E1, E2, 요인 회귀, 해마다 분해는 모두 확증 결과를 본 뒤 정한 탐색이다. E1 격자의 최댓값 +0.38bp 는 여러 변형 중 고른 값이라 선택 편향을 담는다. 시기 겹침. 통안은 이 규칙에 대해 안 본 종목이지만 시기는 앞선 실험의 발견, 확인 구간과 같고 짧은 끝 국고와 통안은 함께 움직인다. 진짜 시간 밖 표본은 2026-11 이후뿐이다.

다음에 해 볼 것

첫째, 국고 탐색 변형의 β 헤지판을 사전등록한다. 6.5 절에서 앞선 국고 변형은 진입 시점 β 헤지 뒤에도 2024 이후 88건 +1.17bp(p 0.001)였다. 문턱(AE seed 6개 평균, z 2, |d| 3bp 이상, 잔존 4년 미만, 지표물 이웃, 10영업일)과 β 헤지를 그대로 얼려 등록하고 판정은 2026-11-10 이후 국고 신호로만 한다. 연 30건 남짓이라 반년 뒤 첫 판정이 가능하다. 둘째, 통안 전용 이웃 규칙이다. 이웃을 «60일 z 가 계산된 가장 가까운 경과물» 로 두면 통안에서 84건, 비용 전 +1.16bp 였다. 통안 경과물의 실측 호가 폭(장외 기관 체결 금리 차)을 먼저 재서 비용 지도를 통안 칸으로 다시 만들고, 빈도 문턱을 넘도록 z 문턱 1.5 를 미리 고정해 사전등록한다.

산출물

분석과 판정은 analysis.md, 사전등록은 protocol.md 다. 정본 런은 results/20261111T025916_main/ 이고 확증 수치는 metrics.json, 거래는 trades_ae.csv(확증), trades_ns.csv, trades_e1.csv(탐색), 귀무는 null_perm.csv 와 baseline_rand_nb.csv, 격자는 grid.csv 와 grid_e1.csv, seed 는 seeds.csv, 진단은 depth.json, funnel.csv, factor.json, beta.json, beta_trades.csv, yearly.csv, yearly_depth.csv 다. 자료 점검과 AE 학습 기록은 results/dc/ 에 있다.

• 패널, AE, 규칙, 검정code/common.py
• 자료 점검, AE 학습code/dc.py, uv run python experiments/0276_ae_onrun_neighbor_swap_confirm/code/s0_ae.py msb
• 본 런uv run python experiments/0276_ae_onrun_neighbor_swap_confirm/code/s1.py
• 깊이 보강(인자: 정본 런 폴더 이름)code/s2_depth.py, code/s3_factor.py, code/s4_beta.py
• 그림, 모델 구조도code/render_figures.py, code/render_model.py

Appendix

A. 데이터셋 실물

확증 거래 하나가 나온 2025-09-16 하루의 통안 종목(잔존 0.9년 이상)과 그날 값이다. 통안03430-2703-03 은 AE 잔차 −8.07bp, 60일 평균 대비 편차 −5.12bp, z −3.57 로 곡선보다 비싸 보여 신호가 났다. 이웃은 그날 지표물 통안02400-2707-02(z 0.92)다. 통안02270-2609-01 은 1년물이라 60일 통계가 비어 있고, 잔존 1년 미만 종목은 거래 유니버스 밖이다.

B. 모델 입출력 실물

같은 날 AE 에 들어간 격자 곡선(잔존 0.5, 0.75, 1, 1.25, 1.5, 1.75, 2, 2.25, 2.5, 2.75, 3년, 단위 %)은 2.199, 2.189, 2.274, 2.335, 2.317, 2.377, 2.393, 2.413, 2.430, 2.430, 2.430 이다. 2.5년 뒤는 끝값으로 채워졌다. 여섯 seed 복원을 평균한 앙상블 출력은 2.167, 2.200, 2.243, 2.297, 2.349, 2.393, 2.410, 2.422, 2.432, 2.437, 2.439 다. 1.25 ~ 1.5년 구간의 입력 굴곡(2.335 에서 2.317 로 내려감)을 AE 가 매끈하게 펴서 2.297, 2.349 로 복원했고, 그 결과 잔존 1.46년 종목의 민평 2.260 이 적합값보다 8bp 낮게 남았다.

이 신호의 거래는 다음과 같다. s = −1(통안03430-2703-03 매도, 통안02400-2707-02 매수), 2025-09-17 민평으로 들어가 잔차가 절반으로 돌아오지 않아 10영업일 뒤 2025-10-01 에 나왔다(14일). 가격 항 −6.10bp, 캐리 +0.41bp, 비용 전 −5.69bp, 쌍 왕복 1.22bp 를 빼 비용 뒤 −6.90bp 다. 보유 동안 신호 종목은 더 비싸졌고(수익률 하락) 지표물은 덜 내려 손실이 났다.

C. 실험 설정